Due to expected wide spread use of DCT based image/video coding standard, it is advantageous to process data directly in the DCT domain rather than decoding the source back to the spatial domain. The block processing algorithm provides a parallel processing method since multiple input data are processed in the block filter structure. Hence a fast implementation of the algorithm is well suited. In this paper, we propose the JPEG browse by Block Transform Domain Filtering(BTDF) using subband filter banks. Instead of decompressing the entire image to retrieve at full resolution from compressed format, a user can select the level of expansion required$(2^N{\times}2^N)$. Also this approach reduces the computer cpu time by reducing the number of multiplication through BTDF in the filter banks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5481-5495
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2018
Single pixel imaging technology has developed for years, however the video acquisition on the single pixel camera is not a well-studied problem in computer vision. This work proposes a new scheme for single pixel camera to acquire video data and a new regularization for robust signal recovery algorithm. The method establishes a single pixel video compressive sensing scheme to reconstruct the video clips in spatial domain by recovering the difference of the consecutive frames. Different from traditional data acquisition method works in transform domain, the proposed scheme reconstructs the video frames directly in spatial domain. At the same time, a new regularization called spatial cluster is introduced to improve the performance of signal reconstruction. The regularization derives from the observation that the nonzero coefficients often tend to be clustered in the difference of the consecutive video frames. We implement an experiment platform to illustrate the effectiveness of the proposed algorithm. Numerous experiments show the well performance of video acquisition and frame reconstruction on single pixel camera.
This paper deals with the PSS modelling of Ulchin N/P Unit #1 by utilizing the recorded data from AVR step test. In addition to it, the recorded results obtained from the AVR step test with PSS running and without PSS running are not only compared each other on the time domain but they are also analyzed with FFT on the frequency domain; the desirable effect of running PSS in Ulchin N/P Unit #1 is examined. Finally, the derived PSS model parameters lead to good matches between simulation results and recorded data.
In this paper, we propose a method to automatically diagnose various diseases. The input data consists of electrocardiograph (ECG) recordings. We extract R-to-R interval (RRI) signals from ECG recordings, which are preprocessed to remove trends and ectopic beats, and to keep the signal stationary. After that, we perform some prospective analysis to extract time-domain parameters, frequency-domain parameters, and nonlinear parameters of the signal. Those parameters are unique for each disease and can be used as the statistical symptoms for each disease. Then, we perform feature selection to improve the performance of the diagnosis classifier. We utilize the selected features to diagnose various diseases using machine learning. We subsequently measure the performance of the machine learning classifier to make sure that it will not misdiagnose the diseases. The first two steps, which are R-to-R extraction and preprocessing, have been successfully implemented with satisfactory results.
In this paper, ground penetrating radar (GPR), which has the capability to detect non metal and plastic mines, is proposed to detect and discriminate antipersonnel (AP) landmines. The time domain GPR - Impulse radar and frequency domain GPR - SFCW (Stepped Frequency Continuous Wave) radar is utilized for metal and non-metal landmine detection and its performance is investigated. Since signal processing is vital for target reorganization and clutter rejection, we implemented the MUSIC (Multiple Signal Classification) algorithm for the signal processing of SFCW radar data and SAR (Synthetic Aperture Radar) processing method for the signal processing of Impulse radar data.
Time expressions are a very important form of information in different types of data. Thus, the recognition of a time expression is an important factor in the field of information extraction. However, most previously designed systems consider only a specific domain, because time expressions do not have a regular form and frequently include different ellipsis phenomena. We present a two-level recognition method consisting of extraction and transformation phases to achieve generality and portability. In the extraction phase, time expressions are extracted by atomic time units for extensibility. Then, in the transformation phase, omitted information is restored using basis time and prior knowledge. Finally, every complete atomic time unit is transformed into a normalized form. The proposed system can be used as a general-purpose system, because it has a language- and domain-independent architecture. In addition, this system performs robustly in noisy data like SMS data, which include various errors. For SMS data, the accuracies of time-expression extraction and time-expression normalization by using the proposed system are 93.8% and 93.2%, respectively. On the basis of these experimental results, we conclude that the proposed system shows high performance in noisy data.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.34C
no.5
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pp.93-102
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1997
Conventional expert systems have difficulties in the inference on time-varing situations because they don't have the structure for processing time related informations and rule representation method to describe time explicitely. Some expert systems capable of temporal reasoning are not applicable to the domain in which state changes happen by unpredictble events that cannot be represented by periodic changes of data. In this paper, an event based temporal reasoning method is proposed. It is capable of processing te unpredictable events, representing the knowledge related to event and time, and infering by that knowledge as well as infering by periodically time-varing data. The NEO/temporal, an temporal inference engine, is implemented by applying the proposed temporal reasoning situation assessment and decision supporting system is implemented to show the benefits of the proposed temporal information processing model.
The purpose of this study was to explore the educational needs of kidney transplant patients and educational importance perceived by their nurses to develop a rehabilitational and educational program. Data were collected from January 29, 1999 to July 30, 1999 with interviews using a structured questionnaire. The subjects for this study were 173, of whom 107 were patients who had had a kidney transplant and had visited the out-patient department and 66 were transplant ward nurses who were taking care of the kidney transplant patients at six general hospitals located in Seoul. The questionnaire used for this study was developed by the investigator through a literature review and collected and modified by 11 professional personnel and 3 kidney transplant patients. The data were analyzed using the SAS program for numbers, percentiles, mean, standard deviation, t-test, ANOVA, and $Scheff{\acute{e}}$ test. The results were as follows; 1) In the patient group, the total mean score for educational needs was 154.61 and the item mean score was 3.96. In the nurses group, the total mean score for perceived educational importance was 166.26 and the item mean score was 4.26. In the nurses group, perceived educational needs were scored higher than by the patient group. With regard to domains, both patient and nurses group had the highest educational needs and perceived educational importance in the domain of physical condition and the top five items in the educational needs and perceived educational importance were also in the domain of physical condition. 2) In the patient group, women and the divorce/bereavement group had higher educational needs in the domain of nutritional management, those who had been admitted longer than 4 weeks from their kidney transplant time had higher educational needs in the domains of physical condition and those who were less than 4 years from their transplant had higher educational needs in the domain of follow-up care. In the nurses group, those who were married had higher perceived educational importance in the domain of physical condition.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.38
no.4
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pp.39-47
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2001
In this paper, the hydroelastic behavior of a mat-type large floating structure is analyzed in time domain by using mode superposition method. The time-memory function is estimated by Fourier transforming the wave damping coefficients, which are computed by a higher-order boundary element method based on potential theory. Meanwhile, the structural response is obtained by time integrating the eigenmodes of the structure. Numerical examples are made for three test cases on the scaled model of a mat-type large floating structure ; weight pull-up case, weight drop case and weight moving case. In all three cases, the numerical results coincide well with experimental data.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.1
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pp.1-9
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2004
In this paper, we proposed a hardware(H/W) structure which can compress and recontruct the input image in real time operation and implemented it into a FPGA platform using VHDL(VHSIC Hardware Description Language). All the image processing element to process both compression and reconstruction in a FPGA were considered each of them was mapped into a H/W with the efficient structure for FPGA. We used the DWT(discrete wavelet transform) which transforms the data from spatial domain to the frequency domain, because use considered the motion JPEG2000 as the application. The implemented H/W is separated to both the data path part and the control part. The data path part consisted of the image processing blocks and the data processing blocks. The image processing blocks consisted of the DWT Kernel for the filtering by DWT, Quantizer/Huffman Encoder, Inverse Adder/Buffer for adding the low frequency coefficient to the high frequency one in the inverse DWT operation, and Huffman Decoder. Also there existed the interface blocks for communicating with the external application environments and the timing blocks for buffering between the internal blocks. The global operations of the designed H/W are the image compression and the reconstruction, and it is operated by the unit or a field synchronized with the A/D converter. The implemented H/W used the 54%(12943) LAB(Logic Array Block) and 9%(28352) ESB(Embedded System Block) in the APEX20KC EP20K600CB652-7 FPGA chip of ALTERA, and stably operated in the 70MHz clock frequency. So we verified the real time operation. that is. processing 60 fields/sec(30 frames/sec).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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